结束语｜展望RAG在企业AI的更多应用
王吕
你好，我是王吕。
这是本专栏的最后一节课，我想和你聊聊企业在应用 RAG 和 LLM 时的一些问题和思考。
企业拥有自己的数据和知识，如何把这些知识的价值最大化，是企业的目标之一。现在 LLM 拥有使用自然语言和数据对话的能力，从理解用户意图到找到用户所需资料，是 RAG 的主要技能。目前使用 AI 整合企业数据和知识主要有 Fine-tuning 和 RAG 两种思路，也可以两者结合。在之前的课程中，我们简单对比过两者的特性，这里我想再和你深入地讨论一下这两种方案，给你在技术选型的时候做一些参考。
Fine-tuning vs RAG
Fine-tuning 作为一种直接针对预训练语言模型进行额外训练的方法，能够让模型更好地适应特定领域或任务。这种方法的核心优势在于，能够显著提升模型在目标任务上的表现。通过使用领域特定的数据集，Fine-tuning 可以让模型学习到行业术语、专业知识结构和特定的表达方式。这使得 Fine-tuned 模型在处理专业领域的问题时，能够提供更加准确、相关的回答。例如，在极客时间，我们把作者的实战经验从文章中提取出来，然后基于开源模型进行微调，让 LLM 可以输出生产环境直接可用的技术方案，而不是一些通用解决方案（敬请期待）。
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1. Fine-tuning 与 RAG 对比：Fine-tuning 能提升模型的准确性，适用于特定领域，响应速度快，但更新知识成本高；RAG 更灵活，适合处理经常变化的知识，且具备较高的可解释性，但依赖知识库质量。 2. Fine-tuning 和 RAG 的结合：结合两者的优势，Fine-tuning 处理固定、常见的知识，RAG 提供最新动态信息，适用于复杂业务场景。 3. RAG 的未来发展方向：包括动态知识图谱集成、个性化 RAG 和多模态 RAG，这些方向能增强系统的智能性、灵活性和应用范围。 4. 动态知识图谱的应用：通过图数据库建立知识关系，提升知识查询的相关性和连续性，是未来 RAG 系统的核心能力之一。 5. 大模型技术的业务潜力：大模型将成为企业发展的重要驱动力，企业和个人应抓住机会，挖掘知识价值，提升大模型技术认知。
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